达摩|达摩院自动驾驶技术实现对低线束激光雷达的高线束模拟

DoNews8月13日消息(采访人员 翟继茹)13日 , 阿里巴巴达摩院公布在自动驾驶领域的最新突破 , 其自研感知算法实现了对低线束LiDAR(激光雷达)的高线束模拟 , 间接将LiDAR线束量提升3倍以上 , 实现低成本普通激光雷达替代高成本雷达 。
阿里巴巴表示 , 能探测障碍物的激光雷达是自动驾驶车辆最重要的"眼" , 此算法突破相当于用"低像素相机拍出单反相机效果" , 可大幅降低自动驾驶感知部件成本 。
达摩|达摩院自动驾驶技术实现对低线束激光雷达的高线束模拟
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在自动驾驶实际落地场景中 , 往往需要高密度的LiDAR才能满足感知需求 , 而64线以上LiDAR 成本居高不下 , 成为自动驾驶大规模商业化瓶颈之一 。 达摩院自动驾驶实验室环境感知算法能结合摄像头图像 , 对低线束LiDAR点云进行深度补全及语义识别 , 实现更稠密的激光雷达点云图3D重建效果 , 不仅可更精确地读取障碍物距离及形状等信息 , 也可更精准判断其类别信息 。
【达摩|达摩院自动驾驶技术实现对低线束激光雷达的高线束模拟】 在精度指标上 , 达摩院采用低线束激光雷达输入 , 实现了业内采用高线束激光雷达输入的平均水平 , 50米内障碍物距离信息读取平均误差为25厘米左右 , 同时 , 达摩院进行深度补全任务时可达到100fps(每秒传输帧数)的处理能力 。


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